INTELLIGENT DECISION MAKING TOOL FOR AIDING THE SETTING OF OPTIMAL INTENSITY IN AEROBIC ENDURANCE TRAINING
Keywords:
intensity, aerobic endurance, training, intelligent systemAbstract
Aerobic endurance training plays a significant part in the field of physical activity due to the fact that it has a medium intensity value and it depends primarily on aerobic energy generating processes. By engaging the cardiovascular and respiratory systems of the body this type of training is used to improve the overall endurance and fitness. The adaptation of these structures to the physical effort results in improving the performance output, by pushing the limits of cardiovascular and respiratory system’s functions. In order to obtain the desired results it is necessary to ensure the operating points that are often hard to reach by classical training methods. The human heart rate variability with respect to the velocity of walking or running presents inherent nonlinearities that are required to be taken into account when designing computer integrated training aids. This paper implements a training aiding tool for setting the optimal intensity of the training, using an intelligent decision making system for the human cardiovascular fitness. This software application was tested and validated by using pre-recorded data from various subjects and was compared to the classical way of analysing the heart rate variability of a subject. The designed intelligent decision making tool ensures the optimal desired intensity profiles, finding its usefulness in supporting the training configuration process by specialized professionals.
Instrument decizional inteligent pentru determinarea intensității optime în antrenamentul de rezistență aerobă. Antrenamentul pentru rezistența aerobă poartă un rol important în aria activităților fizice datorită valorii medii ale intensității care activează, în principal, procesele aerobe energogene. Prin angrenarea sistemelor cardiovascular și respirator, acest tip de antrenament este utilizat pentru dezvoltarea anduranței generale. Adaptarea acestor sisteme la efortul fizic, care are ca rezultat creșterea performanței, este realizată prin continua forțare a funcțiilor sistemelor cardiovascular și respirator. Pentru a se obține rezultatele dorite este necesar să se asigure puncte operative obiective din punct de vedere fiziologic, lucru care este mai greu de realizat prin metodele
de antrenament clasice. Variabilitatea frecvenței cardiace prezintă nonliniarități inerente, în ceea ce privește viteza mersului sau a alergării, care trebuie luate în considerare în conceperea instrumentelor pentru antrenamentele asistate de calculator. Această lucrare implementează un instrument decizional de asistare pentru setarea intensității optime a antrenamentului, utilizând un sistem inteligent de luare a deciziilor. Testarea și validarea acestei aplicații au fost realizate prin utilizarea unor date înregistrate anterior; totodată s-a efectuat și compararea acestui instrument cu metoda clasică de analiza a variabilității frecvenței cardiace. Instrumentul decizional inteligent asigură stabilirea profilelor optime dorite pentru intensitatea antrenamentelor, găsindu-și utilitatea în suportul acordat procesului de configurare a antrenamentului de către profesioniști.
Cuvinte cheie: intensitate, rezistență aerobă, antrenament, sistem inteligent
References
Aubert, A.E., Seps, B. & Beckers, F. (2003). Heart rate variability in athletes. Sports Medicine, 889-919.
Earnest, C., Jurca, R., Church, T., Chicharro, J., Hoyos, J. & Lucia, A. (2004). Relation between physical exertion and heart rate variability characteristics in professional cyclists during the Tour of Spain. British Journal of Sports Medicine, 568 – 575.
Jacobs, R. (1997). Control model of human stance using fuzzy logic. Biological Cybernetics, 63-70.
Lehmann, M., Foster, C. & Keul, J. (1993). Overtraining in endurance athletes: a brief review. Medicine and science in sports and exercise, 854-862.
Novatchkov, N. & Baca, A. (2013). Fuzzy logic in sports: a review and an illustrative case study in the field of strength training. International Journal of Computer Applications, 8-14.
Passino, K.M. & Yurkovich, S. (1998). Fuzzy Control. Addison-Wesley.
Rudas, I., Takacs, M. & Toth Laufer, E. (2012). Risk and uncertainties of physiological processes handled by the fuzzy implementation. Latest advances in systems science and computational intelligence, 37-42.
Willmore, J.H. & Costill, D.L. (1999). Physiology of Sport and Exercise. Human Kinetics.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2015 Studia Universitatis Babeș-Bolyai Educatio Artis Gymnasticae
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.